Machine Learning Applications in Subsurface Energy Resource Management
Lingua: inglese
Editore: CRC Press, 2022
- Rilegato
- Nuovo

Da: California Books, Miami, FL, U.S.A.California Books
Venditore AbeBooks dal 27 ottobre 2023
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- Titolo
- Machine Learning Applications in Subsurface Energy Resource Management
- Editore
- CRC Press
- Anno di pubblicazione
- 2022
- Condizione
- New
- Rilegatura
- Rilegato
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 1032074523
- ISBN 13
- 9781032074528
The utilization of machine learning (ML) techniques to understand hidden patterns and build data-driven predictive models from complex multivariate datasets is rapidly increasing in many applied science and engineering disciplines, including geo-energy. Motivated by these developments, Machine Learning Applications in Subsurface Energy Resource Management presents a current snapshot of the state of the art and future outlook for ML applications to manage subsurface energy resources (e.g., oil and gas, geologic carbon sequestration, and geothermal energy).
- Covers ML applications across multiple application domains (reservoir characterization, drilling, production, reservoir modeling, and predictive maintenance)
- Offers a variety of perspectives from authors representing operating companies, universities, and research organizations
- Provides an array of case studies illustrating the latest applications of several ML techniques
- Includes a literature review and future outlook for each application domain
This book is targeted at practicing petroleum engineers or geoscientists interested in developing a broad understanding of ML applications across several subsurface domains. It is also aimed as a supplementary reading for graduate-level courses and will also appeal to professionals and researchers working with hydrogeology and nuclear waste disposal.
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Informazioni sull’autore
Dr. Srikanta Mishra is Senior Research Leader and Technical Director for Geo-energy Resource Modeling and Analytics at Battelle Memorial Institute, the world’s largest independent contract R&D organization. He is nationally and internationally recognized for his expertise in developing and communicating physics-based and data-driven predictive models for subsurface resource management. Dr. Mishra currently serves as the Technical Lead of the SMART (Science Informed Machine Learning for Accelerating Real-time Decisions for Subsurface applications) initiative, organized by the US Department of Energy and involving multiple national laboratories and universities. He was a recipient of the Society of Petroleum Engineers (SPE) Distinguished Member Award in 2021, and also served as a Global Distinguished Lecturer on Big Data Analytics for SPE during 2018–19 and received the 2022 SPE Data Science and Engineering Analytics Award.
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